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POPGENE中文使用说明
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更新于2023-05-29
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PopGene 使用说明 翻译 by :一路忘了哭
1
用户快速指导
POPGENE 版本 1.32
物种遗传分析--基于微软 windows 的免费软件
翻译 by :一路忘了哭
2008 年 10 月 24 日 星期五

PopGene 使用说明 翻译 by :一路忘了哭
2
一、POPGENE 窗口概览
该软件由 C++语言书写。
POPGENE 窗口计算环境有两种类型:Data display windows(数据显示窗
口)和 Dialog boxes(对话框).
其窗口菜单包含八部分:
File:用于建立新的数据文件或打开存在的文件
Edit:用于从其他窗口修改和复制文本
Search:寻找或取代选择的文本
Co-Dominant:用于通过用 co-dominant 标志去调用物种遗传分析
Dominant:用于通过用 dominant 标志去调用物种遗传分析
Quantitative:用于通过用量化特征去调用物种遗传分析
Window:用于布置、选择和控制窗口分布
Help:帮助,告诉你如何使用该软件
在菜单栏下面有工具栏,可以快速容易的使用窗口的特色部分。
底部有状态栏,它提供的信息包括光标位置和输入数据大小。
二、POPGENE 计算程序窗口概览
POPGENE/Co-Dominant 和 Dominant markers 两个对话框:Haploid Data
Analysis 和 Diploid Data Analysis。 每个对话框里有 3 个等级的 Hierarchical
Structure:Single Populations, Groups 和 Multiple populations。 Single Locus
和 Multilocus 遗传参数的评定通过选择一个或多个 Hierarchical Structure 核对
框实现的。
HAPLOID DATA ANALYSIS
Gene Frequency: 从原始数据中判断每个 locus 的基因频率
Allele Number:计数非零频率等位基因的数量

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3
Effective Allele Number:评价彼此的结合性
Polymorphic Loci: 不管等位基因频率,所有多种组合形态位置的百分比
Gene Diversity:判断 Nei’s (1973)基因多样性
Shannon Index: 判断 Shannon 信息指数,以此作为基因多样性的程度
Homogeneity Test: 构建双向相依表和进行(χ
2
)和相似率(G2)测试
F-Statistics:为 Groups 或 Multiple Populations 判断 Nei’s (1973) G
ST
,以及 G
ST
和 G
CS
Gene Flow: 从 G
ST
或 F
ST
中的判断中来进一步判断基因流
Genetic Distance: 判断 Nei’s (1972)遗传特性和遗传距离以及不偏遗传特性和遗
传距离
Dendrogram:用 UPGMA 做基于 Nei’s 遗传距离的树形图
Neutrality Test:用 Manly 提出的算法,为临界稳定执行 Ewens-Watterson 测试
Two-locus LD: 判断 loci 和 χ
2
测试之间的 gametic disequilibria
Brown:计算观察的和预想的 K 的 moments
Smouse:编码常出现的等位基因为 1,假的等位基因为 0. 判断平均内在关系
DIPLOID DATA ANALYSIS
Genotypic Frequency: 从针对 co-dominant markers 的原始数据中判断每个
locus 的基因频率
HW Test:在随机杂交的情况下,用 Levence 计算法则计算预想的遗传型频率,
并且执行基于 Hardy-Weinberg 平衡(χ
2
)和相似率(G2)的 测试,仅限于
co-dominant markers
Fixation Index:判断 F
IS
作为异形接合体缺失或过多的判据
Allele Frequency:判断原始数据的基因频率
Allele Number: 计数非零频率等位基因的数量
Effective Allele Number: 评价彼此的结合性
Polymorphic Loci: 不管等位基因频率,所有多种组合形态位置的百分比
Obs. Homozygosity:判断给定 locus 观察到杂合子的比例,仅对于 co-dominant
markers

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Exp. Homozygosity:判断 随即杂 交的 情况下 ,预想 杂合 子的 比 例, 仅 对于
co-dominant markers
Shannon Index: 判断 Shannon 信息指数,以此作为基因多样性的程度
Homogeneity Test: 构建双向相依表和进行(χ
2
)和相似率(G2)测试,测试针对于
Groups 或者 Multiple Populations
F-Statistics: 为 Groups 或 Multiple Populations 判断 F-statistics
Gene Flow: 从 GST 或 FST 中的判断中来进一步判断基因流
Genetic Distance: 判断 Nei’s (1972)遗传特性和遗传距离以及不偏遗传特性和遗
传距离
Dendrogram: 用 UPGMA 做基于 Nei’s 遗传距离的树形图
Neutrality Test:用 Manly 提出的算法,为临界稳定执行 Ewens-Watterson 测试
Two-locus LD: 判断 loci 和 χ
2
测试之间的 gametic disequilibria
Smouse: 编码常出现的等位基因为 1,假的等位基因为 0,他们的异形接合体为
1/2. 判断平均内在关系
三、软件的使用
输入文件格式
输入文件应该由表头和数据两部分构成。表头的格式应该是这样:(1)用
/* ... */符号限定;(2)populations 的数量;(3)loci 数量;(4)locus 的名字。
数据开始为每个 population 的 ID #和 population 的名字 ,这两个都是可
选项。如果这两项没有给出的话,就应该在 populations 之间留下至少一个空白
行,该软件会自动给你产生 population 的 ID。如果这两项给出来的话,你的
population 的 ID#和 population 的名字之间必须是不重复的。原始数据的格式很
自由,纵行之间可以带或不带 1 个或更多的空格,但他们之间不能有空行。对于
haploids 和 dominant markers 像 RAPDs 无值的位置要以“ .“代替(也就是
说把出现或未出现等位基因的代表为一个点),对 diploids co-dominant markers
的用“ . .“。下面给出三个例子。头两个例子纵行之间有空格,第三个数据中是

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空格和无空格的混合以说明数据输入的灵活性。
例 1:haploid data 的输入格式
/* Haploid numeric data of 3 populations each with 3 records (gametes) & 19 loci
*/
Number of populations = 3
Number of loci = 19
locus name :
AAT-1 AAT-2 ACO ADH APH DIA-2 DIA-3 GDH G6H IDH MDH-1 MDH-2 MDH-3 MDH-4
ME PGI
PGM 6PG-1 6PG-2
ID = 1
1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
3 1 1 3 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1
ID = 2
1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 6 3 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 1 1 1 1
ID = 3
1 1 3 2 3 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
1 1 1 2 3 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
1 1 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
例 2:diploid data, co-dominant marker 的输入格式
/* Diploid alphabetic data of 3 populations each with varying records
(genotypes) & 21 loci */
Number of populations = 3
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